AI质检公司那么多，为什么西门子收购Inspekto

AI质检前几年一直是工业领域热门创业方向，国内创业公司没有上百也有大几十家，然而其中相当多都陷入了场景拓展难、千万收入天花板的局面。（有关AI质检的坑，之前有文章介绍《AI质检：红苹果or毒苹果？》）

然而国内市场一片焦灼之际，西门子最近却收购了德国的一家AI视觉公司Inspekto。这家公司的AI质检产品有什么特色，让此前并未涉足机器视觉的西门子选择了收购？

首先，西门子就该公司的客户，西门子应该是实际应用之后确实觉得该公司的产品不错。戴姆勒、博世、宝马、宾利等也都是该公司的客户

其次，该公司是一个产品型公司，而不是项目型公司。国内很多AI质检公司最后都落入了项目制的泥沼，而产品型公司显然是从投资视角更好的选择

最后，也是最重要的，当然是该公司的产品的领先性，这个需要展开说说。

Inspekto的核心产品目前就只有一款，Inspekto S70，是一套类似于康耐视Insight D900的典型的智能AI相机系统，由相机+光源、工控机、配套软件等构成。

（图中连接相机的只是个固定支架，没有动态自由度）

类似的智能相机系统很多公司都在做，Inspekto S70的核心特点在于：高度的自适应能力，无需缺陷图片，高度通用

光学方面，红色的相机+光源部分，可以实时动态根据检测需求进行参数调整，并采用了正在申请中的专利技术抗反射。

软件方面，软件具有很强的自适应能力，不需要缺陷图像，就可以进行训练并用于检测。

使用Inspekto S70的步骤（简化版）：首先人工标定检测区域

然后添加一定的无缺陷零件图像（比如演示场景是20个无缺陷零件），无须标注缺陷。如果有缺陷样本，也可以添加用于系统优化，但不是必须的。

系统训练完就可以自动识别缺陷，并随着使用持续优化提升

无需缺陷图像对搞AI质检来说意义可谓重大。目前很多AI质检项目很大的挑战就在于缺少缺陷样本，缺陷样本不足导致检测模型效果不好，偏偏工业实际生产场景很难获得大量的缺陷样本。

但如果用无缺陷的样本，那工业现场就非常多了，事情一下变得简单起来。

在这一核心技术的加持下，Inspekto S70有很强的场景自适应能力，包括

• 应用环节：注塑成型、金属铸造、涂层、机械组装、金属切削、包装、进货检验

• 零件样式：单体或组装体、强反射或漫反射材质、透明或不透明材质、小于1厘米到大于1米

• 可执行检查任务：组装检查、表面检查、组件缺失检查、组件对齐检查、零件完整性检查

它也还可以每个不同的缺陷设置不同的精度，可以有全局精度的同时，对特定缺陷提高检测精度

按官方宣传总结一下就是：安装方便，简单易用，精准可靠，用途广泛，持续优化

因为没有实际用过，所以我们尚不知道其在如此广泛的适用性下，检测的精度如何。或许其能检测的缺陷种类和精度不能覆盖所有场景，但针对其能覆盖一部分场景，它也是一个非常易用和简单的解决方案了。

回头看这样一套方案，思路和卷到死的国内很多企业，还是有些不同的。这或许也算是AI质检产品化的另一个值得关注的通用化产品方向，此前AI质检通用化产品主要就是两个方向，一是腾讯云和慧眼科技合作的多轴联动模式的腾慧飞瞳AI质检仪，二是微亿智造机器人+摄像头的工小匠方案。两者适用场景有些差异，各自取得了一定的应用成绩。

不论能否被收购或怎样，国内的AI质检企业如果能从Inspekto身上获得启发，从而做的更好，也是很不错的进步了